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Hiroto Takagi
Hiroto Takagi
Sr Staff Software Engineer

組み込み機器のUI(ユーザインタフェース)としてジェスチャを採用し、「触れずに」機器を操作できるようにする事例が増えてきています。そんなジェスチャですが開発のハードルは決して低くなく、思ったように手の動きを認識しないということや、開発した人以外の手では反応が悪いということもよくあります。

2022年2月にアップデートした静電容量式タッチセンサの開発支援ツール QE for Capacitive Touch V3.0を使えば、AI(ディープラーニング)を利用した高精度なジェスチャ・ソフトウエアを30分程度の短時間で立ち上げることが可能です。

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QE for Capacitive Touch Development Assistance Tool

QE for Capacitive Touchで作成するジェスチャ・ソフトウエアは、ディープラーニングのテクノロジを利用します。複数の電極(センサ)に手を近づけることで変化する静電容量の値をAIに学習させ、 “スワイプ”や“プッシュ”などのジェスチャを見分けることができるようになります。学習済みAIモデルを、簡単に実機上で動作するプログラムへ変換し、安全で高速な反応を実現しています。

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Trained AI model for swipe

以下のページでは、私たちが開発したこのツールを自分で実際に使って、ツールの操作感や完成したジェスチャの認識精度を紹介します。

e-AI×3Dジェスチャ認識機能の使用例

  • メカニズム
  • ジェスチャのデザイン
  • ジェスチャの開発 <その1~AI学習用データの作成>
  • ジェスチャの開発 <その2~AIの学習、Cソース組み込み>
  • ジェスチャの開発 <その3~モニタリング>
  • 完成したジェスチャの認識精度
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3D gesture recognition with QE for Capacitive Touch

QE for Capacitive Touchは、ルネサス統合開発環境e² studioの拡張機能です。ルネサス静電容量タッチキーソリューションを応用した非接触ユーザインタフェースとe-AIソリューションを組み合わせて「3Dジェスチャ認識」を実現しています。
各詳細およびダウンロードは以下の製品ページでご確認ください。

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